设随机变量X服从均匀分布U（a,b）,求X的特征函数,并由特征函数求X的数学期望与方差. 数学期望 特征函数

设随机变量X服从均匀分布U（a，b），求X的特征函数，并由特征函数求X的数学期望与方差. f（x）=1/(b-a)x属于（a，b）f（x）=0 其他Ex=(a+b)/2Dx=（b-a）的平方/12证明如下：f(x)=1/(b-a)a关于数学期望定义 E(Y)=E[g(X)]=∑g(Xk)Pk已知E(X)=∑XkPk因为其中的Pk是与随机变量X相对应的所以在E(Y)=E[g(X)]=∑g(Xk)Pk中，可以把g(Xk)看做一个整体随机变量XEX=∫xf(x)dxEY=∫g(x)f(x)dx函数怎么求它的数学期望和方 楼上的不要误导人，他求的是变量的期望值，函数的期望值是对函数值与自变量的乘积进行积分的结果如何理解数学期望的线性性质？ 有问题，上知乎。知乎，可信赖的问答社区，以让每个人高效获得可信赖的解答为使命。知乎凭借认真、专业和友善的社区氛围，结构化、易获得的优质内容，基于问答的内容生产。数学期望的公式是什么？ 公式主要为：2113共两个。在概率论5261和统计学中，数学期望4102(mean)（或均。值，亦简称期望）是1653试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，它反映随机变量平均取值的大小。设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则称积分的值为随机变量的数学期望，记为E(X)：离散型随机变量X的取值为为X对应取值的概率，可理解为数据出现的频率则：扩展资料：性质设C为一个常数，X和Y是两个随机变量。以下是数学期望的重要性质：1.2.3.4.当X和Y相互独立时，有性质3和性质4可以推到到任意有限个相互独立的随机变量之和或之积的情况。参考资料：数学期望-设随机变量X服从均匀分布U（a，b），求X的特征函数，并由特征函数求X的数学期望与方差。 f（x）=1/(b-a)x属于（a，b）f（x）=0 其他Ex=(a+b)/2Dx=（b-a）的平方/12证明如下：f(x)=1/(b-a)a0 其他E(x)=∫(下限负无穷到上限正无穷)xf(x)dx(下限a到上限b)x/(b-a)dx(b^2-a^2)/(b-a)*1/2(a+b)/2E(x^2)=∫(下限负无穷到上限正无穷)x^2f(x)dx(下限a到上限b)x^3/(b-a)dx(b^3-a^3)/(b-a)*1/3(a^2+ab+b^2)/3D(x)=E(x^2)-(E(x))^2(a^2+ab+b^2)/3-[(a+b)/2]^2(a^2+ab+b^2)/3-(a^2+2ab+b^2)/4(a^2-2ab+b^2)/12(b-a)^2/12什么是数学期望？如何计算？ 数学期望 是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。计算公式： 1、离散型： 离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3…Xn，p(X1)、p(X2)、p(X3)…p(Xn)、为X对应取值的概率。

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